10月29日，由 Mintegral 主办，XMP、Unity、AppsFlyer 联合承办，特邀 Google 参与分享的「出海ing-休闲游戏出海专场沙龙」在深圳圆满举行。活动围绕休闲游戏出海增长主题，五家平台从市场趋势、用户获取、生态增长、数据归因、精细投放与商业变现等维度，深入探讨了当前环境下休闲游戏的增长路径。
会上，汇量科技 XMP 资深运营总监屈俊星发表了题为《从买量提效到 ROI 增长：休闲游戏精细化投放策略》的主题演讲。他结合一线实战经验，从素材迭代、投放执行、流量获取、回收判断及自动优化等环节，详细拆解了休闲游戏买量如何从单纯的“效率提升”进阶为实质性的“ROI 增长”。
从素材增长到管理升级：休闲游戏买量进入新阶段
屈俊星指出，近年来休闲游戏买量环境显著变化，素材生产加速，渠道日益分散。团队面临的挑战已从“能否产出更多素材”转变为“能否将素材、测试、执行、回收和优化形成闭环”。这意味着，投放竞争正从比拼素材数量和渠道覆盖，转向比拼完整的投后管理能力。对于休闲游戏团队而言，影响 ROI 的关键不仅在于素材产出速度，更在于测试效率、回收判断及后续优化的闭环能力。
素材迭代：小步快跑，控制变量
在素材迭代方面，屈俊星强调优化不必始于大改。建议围绕同一段真实玩法录屏，优先测试不同的开头表达（如剧情化切入、强反馈展示或高参与感开场），通过控制变量法精准识别影响效果的核心要素。相比推倒重来，这种基于核心玩法的局部微调更契合休闲游戏高频测试、快速复盘的节奏。
AI 与 Agent 的应用边界
针对制作效率，他分享了 AI 与 Agent 的应用思路：
AI 更适合用于补充素材表达和扩展版本，如丰富角色场景、完善剧情开场、短镜头表达，以及处理字幕、本地化、旁白和画幅适配等后期工作。
Agent 的价值则体现在串联脚本、分镜、制作、剪辑和合成等环节，提升协同效率。但他特别强调，真实玩法录屏仍应是素材主体，技术能力应服务于表达增强、版本扩展和流程提效，而非脱离产品本身替代真实玩法内容。
素材管理：建立统一机制，沉淀测试结果
随着素材版本激增，管理成为痛点。同一玩法衍生出的多开头、多语言及不同节奏变体，若缺乏清晰的标签管理和版本记录，易导致投手与设计间的信息断层，使复盘难以沉淀。
因此，建立围绕素材命名、标签、版本关系和测试结果的统一管理机制至关重要。这不仅能提升团队协同效率，还能确保每一轮测试结果有效反馈至下一轮制作，使创意优化成为持续迭代的良性循环。
从执行提效到回收判断：投放优化需要更细颗粒度
执行层面：标准化与工具化释放人力
针对休闲游戏素材更新快、市场多、渠道散、测试频的特点，屈俊星建议通过标准化和工具化手段减少重复劳动。具体做法包括将常用配置沉淀为模板、批量创建不同国家和创意组、对新旧素材采用差异化逻辑，以及灵活运用批量复制、自动复制和素材替换等功能。其核心目的是将团队从低效执行中解放出来，聚焦于影响结果的策略判断。
回收分析：拆解至来源层级，精准评估价值
在流量与回收分析上，屈俊星强调不能仅停留于国家或广告组层面的平均数据，而应拆解至更细颗粒度的流量来源层级。整体表现良好的国家中，不同来源价值各异；低成本安装也不等同于优质回收。对于 IAA 或混合变现场景，需结合广告收入、内购、留存及不同回收窗口数据综合评估。
只有将回收表现细化到来源 App、子渠道、Site ID 等层级，才能准确识别值得放量的优质流量，以及需观察、降价或屏蔽的低效来源。面对“量卡住”的困境，解决方案并非单纯增加预算，而是重新审视并挖掘尚未触达的高潜流量来源。
通过未触达流量分析、跨渠道流量应用分析，团队可在重点市场筛选出尚未覆盖但具备潜在价值的来源 App，结合产品类型、人群匹配度和可采买媒体，形成针对性测试清单。这种来源级别的扩量思路，比笼统地“找更多流量”更具执行性和验证性。
从盯盘执行走向策略优化：关键在于建立完整闭环
分享最后，屈俊星聚焦于自动优化。他指出，预算追加、广告重启、异常提醒等操作具有高度重复性，长期依赖人工盯盘效率低下且耗费精力。因此，围绕预算消耗、回收表现、历史状态等条件建立规则，让系统自动完成部分判断和执行，已成为精细化投放的重要组成。
自动优化的核心价值在于将重复性执行交给系统，让人力回归策略决策。精细化投放不仅是“做得更细”，更是通过清晰流程和系统协同，将有限人力投入至素材策略、来源判断与整体增长节奏等高价值环节。
综上所述，屈俊星倡导的是一套围绕休闲游戏买量全链路的精细化运营体系。该体系涵盖基于玩法的多版本素材快速迭代与测试反馈、多渠道高效执行、细颗粒度流量来源回收判断，以及通过规则承接重复决策，推动团队从执行导向向策略导向转型。
随着休闲游戏出海竞争加剧，买量已演变为涉及素材、数据、渠道、流程与协同的系统工程。如何在复杂环境中持续提升投放效率，并转化为稳定的 ROI 增长能力，是行业团队共同面临的核心课题。